#Matheus Sousa. Para ver os graficos, consulte: http://ecologia.ib.usp.br/bie5782/doku.php?id=bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:matheussousa:exec

										#104.2

cervejas <-c("chope","lata","garrafa","chope","garrafa", "garrafa","lata","lata","nenhuma","lata","garrafa","garrafa", "garrafa","lata","lata","lata","garrafa","lata","chope","nenhuma", "garrafa","garrafa","garrafa","chope","garrafa","garrafa","chope","garrafa","lata","lata")
cervejas1<-cervejas
cervejas1[which(cervejas1=="chope")]<-"1"
cervejas1[which(cervejas1=="lata")]<-"2"
cervejas1[which(cervejas1=="garrafa")]<-"3"
cervejas1[which(cervejas1=="nenhuma")]<-"4"
cervejas1<-as.numeric(cervejas1)
par(mfrow=c(1,2))
hist(cervejas1, col="blue", breaks=5, ylab="Frequencia", xlab="Tipo de cerveja", main="Preferencia em cerveja")
dotchart(cervejas1, col="blue", xlab="Tipo de cerveja")






										#104.3






#head(caixeta)
#unique(caixeta$fuste)
#caixeta$dap<-caixeta$cap/pi
#caixeta1<-head(caixeta, n=426)#removendo a cabeca #outro jeito: caixetap1<-caixeta[c(1:426),]
#caixeta2<-tail(caixeta, n=601)#removendo o meio   #outro jeito: caixetap2<-caixeta[c(426:667),]
#caixeta3<-tail(caixeta, n=360)#removendo o final  #outro jeito: caixetap3<-caixeta[c(668:1027),]

#parte1
caixeta<-read.csv("levantamento.csv")
caixeta$dap<-((caixeta$cap)/pi)
caixeta$ab<-pi*(caixeta$dap/2)^2
caixetap1<-caixeta[c(1:426),]
caixetap2<-caixeta[c(426:667),]
caixetap3<-caixeta[c(668:1027),]
caixeta$dap
hist(caixeta$dap, breaks=1026, xlab="DAP", ylab="Frequencia", main="Frequencia de dap de caixetais") #em vez do breaks, pode-se usar 

#parte2
#hist(caixetap1$h, breaks=426)
histogram(~h|local, data=caixeta, main="Frequencia relativa da altura de caixetais por local", ylab="Frequencia relativa", xlab="Altura")

#parte3
plot(caixetap1$h, xlim=c(1075, 70))
curve(expr = dnorm(x,mean=mean(caixetap1$h),sd=sd(caixetap1$h)), add=TRUE, col="violet")
points(x=c(426:667), y=caixetap2$h, col="red") #acrescenta pontos de uma nova cor no grafico
points(x=c(668:1027), y=caixetap3$h, col="green")

#parte 3 - os boxplots
#par(mfrow=c(1,3))
#boxplot(caixetap1$h)
#boxplot(caixetap2$h, add=TRUE, col="red")
boxplot(dap~local, data=caixeta, main="DAP por local")




										#104.4				




				
egrandis<-read.table("e.grandis2.csv", sep=";", dec=".", head=TRUE, as.is=TRUE)
xtabs(formula=egrandis$dap~egrandis$rotacao+egrandis$regiao, data=egrandis, FUN=boxplot())

#1
boxplot(egrandis$dap~egrandis$rotacao+egrandis$regiao, data=egrandis, main="Altura do conjunto total de arvores por local")
##parte 2
qqnorm(egrandis$ht, main="Altura do conjunto total de arvores")
qqline(egrandis$ht)




										#104.5


#parte1
caixeta<-read.csv("levantamento.csv")
caixeta$dap<-((caixeta$cap)/pi)
caixeta$ab<-pi*(caixeta$dap/2)^2

#juntando todas as ab por arvore
arvores<-aggregate(caixeta$ab, by=list(h=caixeta$h, especie=caixeta$especie, local=caixeta$local, arvore=caixeta$arvore ), FUN=sum )
#calculando o dap por arvore
arvores$dap_t<-sqrt((arvores$x)/pi)
#separando apenas as arvores T. cassinoides
Tcassinoides<-arvores[c(which(arvores$especie=="Tabebuia cassinoides")),]
#plotando, ja com a linearidade
coplot(dap_t~h|local, data=Tcassinoides, xlab="Altura", ylab="DAP (cm)", main="Relacao DAPxAltura em Tabebuia cassinoides", panel=panel.smooth)  
#usando o lattice agora
xyplot(dap_t~h|local, data=Tcassinoides, xlab="Altura", ylab="DAP (cm)", main="Relacao DAPxAltura em Tabebuia cassinoides")





